三穗縣近 46a極端氣候特征研究

楊勝海,楊勝忠

(1.貴州省三穗縣氣象局,貴州 三穗 556500;2.貴州省黔東南自治州氣象局,貴州 凱里 556000)

三穗縣近 46a極端氣候特征研究

楊勝海1,楊勝忠2

(1.貴州省三穗縣氣象局,貴州 三穗 556500;2.貴州省黔東南自治州氣象局,貴州 凱里 556000)

該文利用三穗 1961—2006年的逐日平均氣溫和日降水量資料通過閾值求取,并采用線性趨勢分析、相關(guān)分析、小波分析[6]等方法來分析三穗極端事件發(fā)生頻數(shù)的總體特征,得出如下結(jié)論：夏季溫度和降水的閾值比較高,對應溫度高、降水多;冬季閾值低,氣候干燥,溫度低、降水量相對較少;通過趨勢分析,95百分位極端降水日數(shù)、暴雨日數(shù)都呈增加趨勢,汛期降水極端事件則呈減少趨勢,但它們的變化趨勢都不明顯,通過相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),極端降水日數(shù)與年降水日數(shù)相關(guān)性較好,極端降水日數(shù)可以間接反映年降水日數(shù)的多少;通過小波分析得出極端降水日數(shù)周期為 9a左右,汛期降水日數(shù)的周期在 11a左右;暴雨日數(shù)在 1970年以前存在準 2a的周期,在 1970年以后存在 4～5a的準周期。

三穗;溫度;降水;閾值;極端事件;小波分析

1 引言

近幾十年來,隨著人類活動的增加,全球平均氣溫升高,我國大部分地區(qū)的氣溫也呈升高趨勢,極端高溫日數(shù)也越來越多,相反極端低溫日數(shù)則越來越少[1]。氣候的變化也越來越明顯,極端氣候事件發(fā)生的頻率也越來越高。極端事件的發(fā)生給社會、經(jīng)濟和人民生活造成了嚴重的影響和損失。因此研究某地的極端事件氣候特征也會很有意義。池再香、白慧等對黔東南氣候分析得出,近 40a黔東南降水呈上升趨勢,溫度呈下降趨勢[2],顧欣研究黔東南地區(qū)的暴雨分布指出,黔東南州西部暴雨日數(shù)最多為年均 3.57次,最少為北部年均僅 2.24次[3]。

2 資料與方法

2.1 資料

本文所選取的資料來自三穗縣氣象局 1961—2006年氣溫和降水的逐日數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

利用三穗 1961—2006年的逐日平均氣溫和日降水量資料,重新定義三穗的極端高低溫閾值和極端強降水閾值,進而用新的閾值來檢驗過去 46a發(fā)生的極端事件。采用線性趨勢分析、相關(guān)分析、小波分析[6]等方法來分析三穗極端事件發(fā)生頻數(shù)的總體特征,從極端事件的氣候特征分析三穗過去46a的氣候變化特征。

2.2.1 閾值求取 極端高低溫日和極端降水日在氣象上有一定的標準,在我國目前常用的標準為：日最高溫度 ＞35℃以上的日數(shù)稱為高溫日數(shù),日最低溫度＜0℃的日數(shù)稱為低溫日數(shù);降水方面,日降水量在50mm以上的為暴雨,超過 25mm的為大雨日。這是一個全國性的氣候統(tǒng)計值,不能全面地適用于每個地方。為此重新定義各站自己的閾值,其方法是：選取某站點的多年逐日各氣象要素資料 (一般 ＞30a),按升序排列,取其排序后的某個百分位的氣象要素值為其閾值,若大于該值即為極端高值,對低溫日選擇較小的百分位值,低于該值為極端低值。

2.2.2 小波分析方法特點 小波分析即保持了傅里葉分析的優(yōu)點,又彌補了其某些不足。小波分析給出了不同長度的周期的演變特征,認識不同尺度的擾動特性,由此判斷序列存在的顯著周期。利用小波方差可更準確地診斷出多長周期的振動最強。近年來,小波分析方法在氣候時間序列分析中比較常用。

3 分析結(jié)果

3.1 閾值求取及其特征

針對三穗自己的特殊氣候特征,選取 1961—2006年 46a日最高最低氣溫、日降水量,以月為尺度按升序排列,分別求出各月高溫、低溫和降水的第 90個百分位閾值及第 95個百分位閾值 (圖 1)。

圖 1 月尺度 90、95不同百分位溫度和降水的閾值

從圖 1看出,百分位選取的不同,對曲線形狀的影響變化不大,都呈拋物線形。夏季溫度和降水的閾值比較高,這與實際情況也是相吻合的,顯示出夏季溫度高、降水量多,而冬季氣候干燥,溫度低、降水量相對較少。圖中對應的高低溫閾值的差值在 2月時最大,3、4月次之,結(jié)合實際情況,2月為冬末,冷空氣頻繁,溫度變化大,寒潮在這個月發(fā)生的概率也最大;而 3、4月為初春季節(jié),氣溫整體開始回升,但回升的同時還不時有冷空氣南下影響,這時的冷空氣俗稱倒春寒,溫度變化也比較頻繁,因而顯示出高低溫閾值的差值較大。高低溫閾值差值最小在 7月,其次為 6月和 8月,此時正值夏季,日照強度大且時間長,冷空氣相對較少,晝夜溫度變化較小,所以高低溫閾值差最小。在降水方面,兩曲線大致形狀相同,只是 90百分位閾值最高在 6月,95百分位出現(xiàn)在 8月,最低出現(xiàn)在 1月。在 90百分位圖中,6、7、8月的降水閾值都 ＞25mm,我們將其定義為該月大雨閾值;在 95百分位圖中,5、6、7、8月的閾值都 ＞36.5mm,將其定義為該月暴雨閾值,這與我國常用的日降水量 ＞50mm為暴雨有一定的差距。因為我國用的日降水量標準是一個全國性的標準,不能很好的反映地域性差異,比如在北方如果日降水量 ＞25mm就差不多可以看作是暴雨了[1],而在南方日降水量 ＞25mm的次數(shù)卻比較多。所以這樣對各地定義單獨的閾值具是有一定的意義。

3.2 降水事件檢驗與分析

對降水事件的檢驗,這里選取 95百分位的閾值來檢驗各尺度的極端事件,然后以年為單位統(tǒng)計總的極端降水次數(shù),分析年極端降水事件頻次變化特征,同時結(jié)合常規(guī)暴雨指標的年暴雨日數(shù)分析。

當日降水量大于對應尺度的閾值時,我們稱為極端事件;按照常規(guī)當日降水量 ＞50mm,稱為暴雨。利用上面與之進行檢驗得到 1961—2006年 46a的年極端降水事件,同時統(tǒng)計出這 46a的年暴雨總?cè)諗?shù),得出圖 2。

兩種檢驗值比較,這 46a的極端事件都呈增加的趨勢,按新定義的閾值檢驗增加的趨勢沒有用50mm檢驗的明顯,而汛期的極端事件趨勢變化不明顯,略為減小的趨勢。相關(guān)系數(shù)是衡量兩個變量之間關(guān)系密切程度的量[5],對極端降水日數(shù)、暴雨日數(shù)、汛期極端降水日數(shù)和年降水日數(shù)作相關(guān)分析可以知道他們之間的密切程度,如表 1：

四組序列的相關(guān)系數(shù)值表明,它們相互之間的相關(guān)性不是很好,只有 0.658、0.449、0.318都通過了t檢驗,其他序列組之間都未能通過t檢驗。而通過檢驗的 3組,相關(guān)系數(shù)的值都不大,只有 0.658的值 ＞0.5?？梢员砻鳂O端降水日數(shù)與年降水日數(shù)相關(guān)性較好,極端降水日數(shù)可以間接反映年降水日數(shù)的多少;而暴雨日數(shù)與年降水日數(shù)的相關(guān)性未能通過t檢驗;汛期極端降水日數(shù)與年降水日數(shù)的相關(guān)系數(shù)也未能通過t檢驗;汛期降水與年降水的極端事件相關(guān)性能通過t檢驗,也可以相互間大致反映變化情況。

3.3 小波分析

利用小波分析 3種極端事件的周期變化情況,可以看出其在不同時期的周期特征和區(qū)別,如圖 3～5所示：

從上圖可以看出,極端降水日數(shù)在周期為 9a的1966、1970、1975、1979、1984、1987、1995年處 ,小波系數(shù)出現(xiàn)了最大值,表明在該時段的振蕩比較強;汛期 (4—10月)降水日數(shù)周期在 10a的 1966年處,小波系數(shù)出現(xiàn)了最大值,即該時間的振蕩比較強烈 ,在周期為 11～12a的 1971、1977、1983、1989、1994年小波系數(shù)都比較大,表明該時段的振蕩比較強;暴雨日數(shù)的長周期則不明顯,在 1970年以前存在準 2a的周期,在 1970年以后存在 4～5a的準周期。

4 結(jié)論

本文利用三穗 1961—2006年的逐日平均氣溫和日降水量資料通過閾值求取,并采用線性趨勢分析、相關(guān)分析、小波分析[6]等方法來分析三穗極端事件發(fā)生頻數(shù)的總體特征,得出如下結(jié)論：

①從閾值可以看出,夏季溫度和降水的閾值比較高,這與實際情況也是相吻合的,顯示出夏季溫度高降水量多,而冬季氣候干燥溫度低、降水量相對較少。

②近 46a來,95百分位極端降水日數(shù)、暴雨日數(shù)都呈增加趨勢,汛期降水極端事件呈減少趨勢,但它們的變化趨勢都不明顯,通過相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),極端降水日數(shù)與年降水日數(shù)相關(guān)性較好,極端降水日數(shù)可以間接反映年降水日數(shù)的多少。

③通過小波分析得出,極端降水日數(shù)的周期為9a左右,汛期降水日數(shù)的周期為 11a左右;暴雨日數(shù)在 1970年以前存在準 2a的周期,在 1970年以后存在 4～5a的準周期。

[1] 翟盤茂,潘曉華 .中國北方近 50年溫度和降水極端事件變化[J].地理學報,2003,58(增刊)：1-10.

[2] 池再香,白慧 .黔東南地區(qū)近 40年來氣候變化研究[J].高原氣象,2004,23(5)：704-708.

[3] 顧欣 .黔東南州暴雨的分布特點[J].貴州氣象,2002,26(2)：27-29.

[4] 黃嘉佑 .氣象統(tǒng)計分析與預報方法[M].北京：氣象出版社,2004.

[5] 魏風英 .現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預測技術(shù)[M].北京：氣象出版社,2004：99-104.

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1003-6598(2010)06-0022-03

2010-06-10

楊勝海 (1980-),男 (侗族),助工,主要從事地面測報工作。